CN114620062A - 车辆 - Google Patents

Abstract

提供了一种能够通过根据情况选择用于执行自动驾驶的传感器的识别区域并且最大化传感器的性能来执行安全自动驾驶的车辆。用于执行自动驾驶的车辆包括：通信部分；被配置为驱动车辆并获取关于驱动车辆的元件的信息的驱动部分；包括相机、雷达和激光雷达的信息获取部分；以及控制部分。控制部分被配置为：基于从通信部分获取的信号确定车辆所行驶的道路的路况信息；基于从驱动部分获取的信息确定车辆行驶信息；接收信息获取部分的识别结果；基于路况信息、车辆行驶信息和识别结果来确定所需性能；改变物体识别性能。

Description

车辆

技术领域

本公开涉及一种基于从相机和多个传感器获取的信号执行自动驾驶的车辆。

背景技术

车辆自动驾驶技术是一种在无需驾驶员控制制动器、方向盘、油门踏板等的情况下通过了解路况来使车辆能够自动驾驶的技术。

自动驾驶技术是实现智能汽车的关键技术，并且对于自动驾驶汽车而言，自动驾驶技术包括用于自动保持车辆之间的距离的高速公路驾驶支持系统(HAD)、用于在向后驾驶期间感测邻近的车辆并发出警报的盲点检测(BSD)系统、用于在无法识别前方车辆的情况下操作制动设备的自动紧急制动(AEB)系统、车道偏离警告系统(LDWS)、用于防止在没有转向信号的情况下偏离车道的车道保持辅助系统(LKAS)、用于在指定速度下执行自动巡航同时保持车辆之间的距离的前进智能巡航控制(ASCC)系统、交通拥堵辅助(TJA)系统、避免停车碰撞辅助(PCA)系统等。

特别地，对于PCA系统，正在积极地进行对用于避免横向碰撞辅助的传感器及其控制逻辑的研究。

在执行上述自动驾驶时，车辆可以使用通过设置在车辆中的各种传感器获取的信号。

根据实施例，车辆可以使用诸如雷达和激光雷达的传感器以及相机来执行上述自动驾驶。

另一方面，用于自动驾驶的传感器基于固定的识别范围执行识别、确定和控制以实现最大性能。

在传统技术中，存在的限制是在固定的识别范围和固定的传感器硬件性能下，仅获得固定的识别性能。因此，正在积极进行解决这些限制的研究。

发明内容

因此，本公开的目的是提供一种车辆，该车辆能够通过根据情况选择用于执行自动驾驶的传感器的识别区域并且最大化传感器的性能来执行安全的自动驾驶。

本公开的其他方面部分地在随后的描述中阐述，并且本公开的其他方面部分地应当从描述中理解，或者可以通过本公开的实践而获知。

根据本公开的一方面，提供了一种执行自动驾驶的车辆，所述车辆包括：通信部分；驱动部分，被配置为驱动所述车辆并且获取关于驱动所述车辆的元件的信息；信息获取部分，包括相机、雷达和激光雷达；以及控制部分。在一个实施例中，所述控制部分被配置为：基于从所述通信部分获取的信号来确定所述车辆所行驶的道路的路况信息；基于从所述驱动部分获取的信息来确定所述车辆行驶信息；接收所述信息获取部分的识别结果；基于所述路况信息、所述车辆行驶信息和所述识别结果来确定所需性能；基于所述所需性能来改变所述信息获取部分的物体识别性能。

当所述所需性能与提高所述车辆的周围区域中的一个区域的识别精度有关时，所述控制部分可以将所述雷达的识别区域改变到该一个区域的附近。

当所述所需性能与获取关于所述车辆的周围的移动物体的信息有关时，所述控制部分可以将所述雷达的识别区域改变到所述移动物体的附近。

当所述所需性能与提高分辨率以获取关于所述车辆的周围区域中的一个区域的信息有关时，所述控制部分可以将所述激光雷达的识别区域改变到该一个区域的中央。

当所述所需性能与提高与所述车辆的周围的一个区域对应的物体的分类特性有关时，所述控制部分可以将通过所述相机获取的图像中的与该一个区域对应的部分的分类特性提高到预定范围。

在通过形成所述信息获取部分的多个模块获取的关于特定区域的多个周围信息中，所述控制部分可以被配置为响应于已获取关于所述特定区域的不同周围信息的至少一个模块的存在而执行控制，以使所述信息获取部分通过对已获取所述不同周围信息的所述至少一个模块分配高权重来获取周围信息。

基于形成所述信息获取部分的至少一个模块的性能，所述控制部分可以被配置为确定用于改变所述至少一个模块的识别权重的所需性能。所述控制部分还可以被配置为基于所述所需性能来改变所述信息获取部分的物体识别性能。

基于包括在通过所述信息获取部分获取的所述车辆的周围图像中的物体的类型，所述控制部分可以被配置为确定用于改变所述车辆的与所述物体对应的周围图像的权重的所需性能。

附图说明

本公开的这些和/或其他方面从结合以下附图的实施例的描述中变得清楚并且更容易理解，在附图中：

图1是示出了一实施例的车辆的控制框图；

图2是示出了设置在根据实施例的车辆中的传感器的识别范围的图；

图3是用于描述通过根据实施例的相机所识别的区域的图；

图4是用于描述通过根据实施例的雷达所识别的区域的图；

图5A和图5B是用于描述通过根据实施例的激光雷达所识别的区域的图；

图6A和图6B是用于描述根据实施例的当制动踏板被操作时传感器的识别区域和相机的识别区域的图；

图7A和图7B是用于描述根据实施例的当加速踏板被操作时传感器的识别区域和相机的识别区域的图；

图8A和图8B是用于描述根据实施例的当方向盘或方向盘踏板被操作时传感器的识别区域和相机的识别区域的图；

图9是用于描述根据实施例的基于包括在车辆的周围环境的图像中的物体的类型来改变图像的权重的操作的图。

图10是用于描述根据实施例的基于模块的性能来改变模块的识别权重的操作的图；

图11是根据实施例的流程图。

具体实施方式

在整个说明书中，相同的标号表示相同的元件。不对本公开的实施例的元件全部进行描述，并且对本领域公知的或多个实施例中相互重叠部分的描述将被省略。在整个说明书中使用的诸如“部分”、“模块”、“构件”、“块”等的术语可以用软件和/或硬件来实施，多个“部分”、“模块”、“构件”或“块”可以在单个元件中实施，或者单个“部分”、“模块”、“构件”或“块”可以包括多个元件。

还应理解，术语“连接”或其衍生词是指直接连接和间接连接二者，间接连接包括通过无线通信网络的连接。

还应理解，当在本说明书中使用时，除非上下文另有明确指示，否则术语“包含”和/或“包含”指定存在所陈述的特征、整数、步骤、操作、元件和/或部件，但不排除存在或添加一个或多个其他特征、整数、步骤、操作、元件、部件和/或它们的组。

尽管术语“第一”、“第二”、“A”、“B”等可以用于描述各种部件，但这些术语不限制相应的部件，而仅用于将一个部件和另一部件区分开的目的。

在本文中使用时，单数形式“一”、“一个”和“该”意在也包括复数形式，除非上下文另有明确指示。

用于方法步骤的参考标号仅为了便于说明而使用，而不用于限制步骤的顺序。因此，除非上下文另有明确规定，否则可以以其他方式实践所叙述的顺序。

当本公开的部件、装置、元件等被描述为具有目的或执行操作、功能等时，部件、装置或元件在本文中应被认为是“被配置为”达到该目的或执行该操作或功能。

下文中将参照附图描述本公开的原理和实施例。

图1是示出了根据实施例的车辆的控制框图。

参照图1，车辆1可以包括通信部分300、驱动部分400、控制部分100和信息获取部分200。

通信部分300可以与外部服务器和装置通信。

具体地，通信部分300可以接收车辆所行驶的道路的路况信息。

路况信息可以包括从外部服务器发送的全球定位系统(GPS)信号和地图信息。

通信部分300可以包括能够与外部装置通信的一个或多个部件，并且可以包括例如短程通信模块、有线通信模块和无线通信模块中的至少一者。

驱动部分400可以被设置为能够驱动车辆的装置。

根据实施例，驱动部分400可以包括发动机，并且可以包括用于驱动发动机的各种部件。

具体地，驱动部分400可以包括制动器和转向装置，并且可以不受限制地设置，只要其能够实现车辆的驱动即可。

信息获取部分200可以包括雷达210、激光雷达220和相机230。

雷达210可以指这样的传感器，该传感器向物体发射近似微波的电磁波(例如，超高频波，波长为10cm至100cm)并接收从物体反射的电磁波，以检测与物体的距离、方向、高度等。

激光雷达220可以指这样的传感器，该传感器发射激光脉冲、接收从周围目标物体反射的光并且测量到物体的距离从而精确描绘周围环境。

相机230可以被设置为获取车辆1的周围图像的部件。

根据实施例，相机230可以设置在车辆1的前部、后部和侧面，以获取图像。

安装在车辆中的相机230可以包括电荷耦合器件(CCD)相机或互补金属氧化物半导体(CMOS)彩色图像传感器。CCD和CMOS可以指将通过相机230的镜头接收的光转换成电信号的传感器。详细地，CCD相机230是指使用电荷耦合器件将图像转换成电信号的设备。此外，CMOS图像传感器(CIS)是指具有CMOS结构的低消耗且低功率型图像拾取装置，并且用作数字装置的电子膜。一般而言，CCD的灵敏度优于CIS的灵敏度，因此广泛用于车辆1中，但本公开不限于此。

控制部分100可以包括重要区域确定部分110和识别区域调整部分120。

控制部分100可以基于从通信部分300获取的信号确定车辆所行驶的道路的路况信息。

路况信息可以指包括通过精确地图信息确定的诸如道路曲率、限速和/或道路宽度的道路信息在内的概念。路况信息还可以指包括道路周围信息和基于交通信息、事故信息和事故频率/历史信息确定的风险程度在内的概念。

控制部分100可以基于从驱动部分400获取的信息来确定车辆行驶信息。

车辆1的行驶信息可以指包括基于车辆1的传感器的车辆行为的信息，诸如转向角、制动踏板、加速踏板、转向指示器、齿轮状态、每转数分钟(RPM)、制动压力、加速度和横摆角速度。

此外，控制部分100可以接收信息获取部分200的识别结果。

识别结果可以指传感器性能下降或传感器异常状态，诸如基于雷达、相机和激光雷达信息的传感器识别错误。

控制部分100可以基于路况信息、车辆行驶信息和识别结果确定所需性能(required performance)(例如，所需操作)。

所需性能可以包括由车辆1为车辆1周围的每个识别区域设置的识别优先级。

控制部分100可以基于所需性能改变信息获取部分200的物体识别性能。

物体识别性能的改变可以指改变特定区域中的雷达、激光雷达和相机的使用优先级或者改变通过每个模块获取的区域的权重和优先级的操作。

当所需性能是提高车辆1周围区域的一个区域的识别精度的操作时，控制部分100可以将雷达210的识别区域改变到该一个区域的附近。

换句话说，当获取关于存在于特定区域中的物体的信息时，控制部分100可以使用雷达210更准确地获取关于对应区域的信息而不太准确地获取关于其余区域的信息。

当所需性能与获取关于车辆1周围的移动物体的信息有关时，控制部分100可以将雷达210的识别区域改变为移动物体的附近。换言之，控制部分100可以使用雷达210获取周围物体的运动信息，并且如果存在特定物体，则可以提高识别精度，以获取对应区域中物体的运动信息。

当所需性能与通过提高分辨率来获取关于车辆1周围区域的一个区域的信息有关时，控制部分100可以将激光雷达220的识别区域改变到该一个区域的中心。

当所需性能与提高与车辆1周围的一个区域对应的物体的分类特性有关时，控制部分100可以将通过相机230获取的图像中与该一个区域对应的部分的分类特性提高到预定范围。

如下所述，相机230可以获取车辆1的周围区域的图像并且对每个区域的特定区域中的物体进行分类。因此，当存在用于提高特定区域的分类特征的所需性能时，控制部分100可以提高对应区域的分类特征并降低其他区域的分类特征。

在通过构成信息获取部分200的多个模块获取的特定区域的多条周围信息中，响应于已经获取特定区域的不同周围信息的至少一个模块的存在，控制部分100可以执行控制，以使信息获取部分200向至少一个模块分配较高的权重，并获取周围信息。

基于形成信息获取部分200的至少一个模块的性能，控制器100可以确定用于改变至少一个模块的识别权重的所需性能，并基于所需性能改变信息获取部分200的物体识别性能。

具体地，当多个模块中的特定模块具有与其他模块的性能不同的性能并因此提供与通过其他模块获取的信息不同的信息时，控制部分100可以改变相应模块的物体识别性能，以获取周围物体的信息。

基于包括在通过信息获取部分200获取的车辆1的周围图像中的物体的类型，控制部分100可以确定用于改变车辆1的与物体对应的周围图像的权重的所需性能。该操作可以包括当车辆1的周围图像中包括物体时，为图像所在的区域分配较高的权重和优先级，并获取物体信息。下面将描述该操作的细节。

控制部分100可以包括用于储存关于用于控制车辆1的部件的操作的算法的数据或存在有该算法的程序的存储器(未示出)。控制部分100还可包括使用储存在存储器中的数据执行上述操作的处理器(未示出)。在这种情况下，存储器和处理器可以实施为彼此分开的芯片。可替代地，存储器和处理器可以实施为单个芯片。

可以添加或省略至少一个部件，以对应于图1中所示的车辆的部件的性能。此外，部件的相互位置可以对应于系统的性能或结构而改变。

图1中所示的部件中的一些可以指软件部件和/或硬件部件，诸如现场可编程门阵列(FPGA)和专用集成电路(ASIC)。

图2是示出了设置在根据实施例的车辆中的传感器的识别范围的图。

参照图2，示出了通过信息获取部分200对于车辆1获取的车辆1的周围信息的区域。

具体地，车辆1的相机230中的窄角前置相机Z31可以获取关于车辆1的直至车辆1前方250m距离的信息。

此外，设置在车辆1中的雷达传感器Z32可以获取关于车辆1的直至车辆1前方160m的信息。

此外，设置在车辆1中的相机230中的主前置相机Z33可以获取关于车辆1的直至车辆1前方150m距离的信息。此外，与窄角前置相机Z31相比，主前置相机Z33可以获取更广范围的信息。

此外，设置在车辆1中的相机230中的广角前置相机Z34可以获取关于车辆1的直至车辆1前方60m距离的信息。与窄角前置相机Z31或主前置相机Z33相比，广角前置相机Z34可以获取车辆1的更广范围的周围信息。

此外，设置在车辆1中的超声波传感器Z35可以获取关于车辆1周围的在车辆1周围约8m的范围内的信息。

另一方面，设置在车辆1中的相机230中的面向后方的侧向相机Z36可以获取关于车辆1的直至车辆1后方40m距离的信息。另一方面，面向后方的后置相机Z37可以获取关于车辆1的在车辆1后方直至100m距离的信息。

另一方面，图2中所示的区域仅为本公开的一个实施例，并且对信息获取部分200的配置或信息获取部分200获取关于车辆1的周围信息的区域没有限制。

图3是用于描述通过根据实施例的相机所识别的区域的图。

参照图3，示出了通过设置在车辆1中的相机230获取的图像。

参照图3，通过相机230获取的图像可以被分类为从区域11到区域nm的区域。

与其他传感器相比，相机230可以具有更优秀的物体分类性能。此外，相机230可以针对每个选择的识别区域处理识别类型。

另一方面，控制部分100可以针对通过相机获取的图像中的不同分类性能确定所需性能。

例如，当在区域22、23、34和33中存在待识别的物体时，控制部分100可以提高对应区域的分类性能并降低其余区域的分类性能。

图4是用于描述通过根据实施例的雷达所识别的区域的图。

参照图4，示出了设置在车辆1中的雷达210所识别的周围区域。雷达210识别的区域可以被分为区域Z4-1至区域Z4-m。

当特定区域需要具有提高的识别精度时，可以选择性地应用雷达210的识别区域，以提高识别精度。

此外，当需要提高速度和距离精度时，可以选择性地应用雷达210的识别区域。

通过雷达210识别的车辆周围的区域可以包括车辆1前方的左右区域，如图4所示。

例如，当物体位于区域Z4-2中时，控制部分100可以为区域Z4-2分配较高的权重，并为其余区域分配较低的权重，以获取关于对应区域的更大的信息量。

此外，根据另一实施例，当物体位于区域Z4-1中并且获取到位于对应区域中的物体的运动信息时，控制部分100可以为区域Z4-1分配较高的权重并为其余区域分配较低的权重，以获取关于对应区域的更大的信息量。

图5A和图5B是用于描述通过根据实施例的激光雷达所识别的区域的图。

图5A是示出了激光雷达的上下识别区域的图，图5B是示出了激光雷达的左右识别区域的图。

参照图5A，设置在车辆1中的激光雷达220具有可变的上下方向识别区域。参照图5B，激光雷达220还具有可变的左右方向识别区域。

当需要提高特定区域的分辨率时，控制部分100可以通过将识别区域缩小到对应区域来提高分辨率。当需要提高距离精度时，控制部分100选择性地应用识别区域。

例如，当物体位于区域Z5-2中时，控制部分100可以将区域Z5-2确定为具有更高分辨率并获取关于对应区域的更大的信息量。

此外，根据另一实施例，当物体位于区域Y5-2中时，控制部分100可以确定区域Y5-2具有更高分辨率并获取关于区域Y5-2的更大的信息量。

图3至图5B中所示的操作描述了包括在根据本公开的实施例的信息获取部分200中的相机230、雷达210和激光雷达220的识别区域，并且对根据所需性能改变特定识别区域的操作没有限制。

图6A和图6B是用于描述当操作制动踏板时传感器的识别区域和相机的识别区域的图。

参照图6A和图6B，操作制动踏板的情况很大可能是因为车道上存在障碍物。此外，车辆1的附近车道存在障碍物的可能性高，并且附近车辆转弯或变道的可能性高。因此，控制部分100可以将雷达210的前方区域和激光雷达220的前方区域确定为特定区域，提高对应区域的识别精度，并且提高分辨率(Z6a)。

此外，就相机230的识别而言，控制部分100可以提高车辆1的周围图像中的下部图像的分类特性(Z6b)。

图7A和图7B是用于描述当操作加速踏板时传感器的识别区域和相机的识别区域的图。

操作车辆1的加速器踏板的情况可以表示在车道中直行的可能性高的情况。

因此，在这种情况下，控制部分100可以将雷达210的前方区域和激光雷达220的前方区域中的远的区域确定为特定区域，提高对应区域的识别精度，并提高分辨率(Z7a)。

此外，就相机230的识别而言，控制部分100可以提高车辆1的周围图像中的上部和下部的中央区域的图像的分类特性(Z6b)。

图8A和图8B是用于描述当操作方向盘或方向盘踏板(例如，转向信号)时传感器的识别区域和相机的识别区域的图。

操作车辆的方向盘或方向盘踏板的情况可以表示发生向左或向右改变车道和/或左转或右转的可能性高的情况。

在这种情况下，控制部分100可以将雷达210的侧向区域和激光雷达220的侧向区域确定为特定区域，提高对应区域的识别精度，并提高分辨率(Z8a)。

此外，就相机230的识别而言，控制部分100可以提高车辆1的周围图像的下部和左侧/右侧的图像的分类特性(Z8b)。

参考图6A至图8B描述的操作是通过反映每个所需性能来改变物体识别性能的操作的示例，并且对改变雷达210、激光雷达220和相机230的识别性能的操作没有限制。

图9是用于描述根据实施例的基于包括在车辆的周围图像中的物体的类型来改变图像的权重的操作的图。

参照图9，车辆1可以基于通过相机230获取的图像和通过通信部分300接收的数据来确定关于前方物体的信息。

图9示出车辆1进入隧道的示例。

车辆1可以通过由通信部分300接收的地图信息来识别出车辆1前方存在隧道，将进入区域Z9确定为重要区域，并且提高相机230的分类性能。分类性能的提高可以包括增大进入区域Z9的权重并且减小其余区域的权重的操作。

此外，在这种情况下，车辆1可以将雷达210的识别区域确定为进入区域Z9，并且在对应区域可以增加激光雷达220的分辨率。

在图9中，以隧道为例进行了描述，但是物体的类型可以是移动物体而不是固定物体，并且对物体的类型没有限制。

图10是用于描述根据实施例的基于模块的性能来改变模块的识别权重的操作的图。

参照图10，基于构成信息获取部分200的至少一个模块的性能，控制部分100可以确定用于改变所述至少一个模块的识别权重的所需性能，并基于所需性能来改变信息获取部分200的物体识别性能。

在图10中，R1可以表示通过雷达210识别的数据结果，R2可以表示通过相机230识别的结果，并且R3可以表示通过激光雷达220识别的结果。

此外，控制部分100可以使用R1、R2和R3(Rt)来确定最终的周围物体信息。

在图10中所示的示例中，从通过相机230获取的周围物体信息中省略了部分V10。因此，通过相机230获取的信息与通过每个模块获取的信息不同，因此控制部分100将用于确定相机230的权重的所需性能确定为高，并且基于所需性能，可以使用相机230详细识别部分V10。

另一方面，虽然图10示出了当相机230未检测到特定物体时的示例，当雷达210和激光雷达220未检测到特定物体时，可以通过向雷达210和激光雷达220中的每个分配较高的权重来获取关于周围物体的信息。因此，即使在错误检测的情况下，也可以执行上述操作。

图11是根据实施例的流程图。

参照图11，可以从设置在车辆1中的雷达210、激光雷达220和相机230获取信号(步骤1001)。

控制部分100可以基于信号确定车辆行驶情况和识别结果(步骤1002)。如上所述，行驶情况可以表示包括车辆1的周围道路情况和车辆1的行驶情况在内的概念。控制部分100可以基于车辆1的行驶情况和识别结果来改变信息获取部分200的物体识别性能(步骤1003)。物体识别性能的改变可以包括改变雷达210的识别区域、提高相机230的分类性能以及提高激光雷达220的分辨率。

通过上文应清楚，根据本公开的实施例的车辆可以通过根据情况选择用于执行自动驾驶的传感器的识别区域并最大化传感器的性能来执行安全的自动驾驶。

Claims (8)

1.一种执行自动驾驶的车辆，所述车辆包括：

通信部分；

驱动部分，被配置为驱动所述车辆并且获取关于驱动所述车辆的元件的信息；

信息获取部分，包括相机、雷达和激光雷达；以及

控制部分，被配置为：

基于从所述通信部分获取的信号来确定所述车辆所行驶的道路的路况信息；

基于从所述驱动部分获取的信息来确定车辆行驶信息；

接收所述信息获取部分的识别结果；

基于所述路况信息、所述车辆行驶信息和所述识别结果来确定所需性能；

基于所述所需性能来改变所述信息获取部分的物体识别性能。

2.根据权利要求1所述的车辆，其中，当所述所需性能与提高所述车辆的周围区域中的一个区域的识别精度有关时，所述控制部分将所述雷达的识别区域改变到该一个区域的附近。

3.根据权利要求1所述的车辆，其中，当所述所需性能与获取关于所述车辆的周围的移动物体的信息有关时，所述控制部分将所述雷达的识别区域改变到所述移动物体的附近。

4.根据权利要求1所述的车辆，其中，当所述所需性能与提高分辨率以获取关于所述车辆的周围区域中的一个区域的信息有关时，所述控制部分将所述激光雷达的识别区域改变到该一个区域的中央。

5.根据权利要求1所述的车辆，其中，当所述所需性能与提高与所述车辆的周围的一个区域对应的物体的分类特性有关时，所述控制部分将通过所述相机获取的图像中的与该一个区域对应的部分的分类特性提高到预定范围。

6.根据权利要求1所述的车辆，其中，在通过形成所述信息获取部分的多个模块获取的关于特定区域的多个周围信息中，所述控制部分被配置为响应于已获取关于所述特定区域的不同周围信息的至少一个模块的存在而执行控制，以使所述信息获取部分通过对已获取所述不同周围信息的所述至少一个模块分配高权重来获取周围信息。

7.根据权利要求1所述的车辆，其中，基于形成所述信息获取部分的至少一个模块的性能，所述控制部分被配置为：

确定用于改变所述至少一个模块的识别权重的所需性能；以及

基于所述所需性能来改变所述信息获取部分的物体识别性能。

8.根据权利要求1所述的车辆，其中，基于包括在通过所述信息获取部分获取的所述车辆的周围图像中的物体的类型，所述控制部分被配置为确定用于改变所述车辆的与所述物体对应的周围图像的权重的所需性能。

Images